这个函数computes Sarma multiplicative（p，q）或X（p，q）模型的

资 源 简 介

这个函数computes Sarma multiplicative（p，q）或X（p，q）模型的

详 情 说 明

SARMA（季节性自回归滑动平均）模型是一种处理周期性时间序列的经典方法。该函数通过网格搜索从候选参数组合中自动选择最优模型，核心包含三个关键技术点：

参数空间遍历 函数接受四个参数向量(pvec, qvec, Pvec, Qvec)，分别对应常规AR/MA阶数和季节性AR/MA阶数。当向量包含0时表示禁用对应组件，例如pvec=[0]表示不采用自回归项。

改进的AIC准则 传统Akaike信息准则被修正以适应固定参数场景，在模型复杂度评估时自动排除无效参数项。该指标平衡拟合优度与参数数量，防止过拟合。

乘法模型结构 通过周期参数T实现(p,q)×(P,Q)的乘法组合，同时建模短期依赖和季节效应。例如当T=12（月度数据）时，模型会捕捉月内波动和年度周期性。

典型应用场景包括电力负荷预测、销售数据分析等具有明显季节特征的序列建模。函数输出可直接用于预测或波动性分析，其网格搜索机制相比手动调参显著提升效率。